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Enregistrement W1972809953 · doi:10.1021/ie9006968

Reactive Vaporization of Crude Glycerol in a Fluidized Bed Reactor

2009· article· en· W1972809953 sur OpenAlexafffund
Banafsheh Rafii Sereshki, Shraddha Balan, Gregory S. Patience, Jean‐Luc Dubois

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueMicrobial Metabolic Engineering and Bioproduction
Établissements canadiensPolytechnique Montréal
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGlycerolFluidized bedAcroleinBiodieselSalt (chemistry)DistillationMaterials scienceCatalysisChemical engineeringChemistryMixing (physics)ChromatographyPulp and paper industryWaste managementOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Crude glycerol is a coproduct of the trans-esterification of vegetable oil and animal fat to biodiesel that contains as much as 5% salt. Processing the glycerol to value added products often requires an expensive distillation step. In this work, we propose a new process in which crude liquid glycerol is fed directly to a fluidized bed, vaporizes, and then reacts to form acrolein over a tungsten doped zirconia catalyst. Salt in the crude glycerol crystallizes and accumulates in the fluid bed. In a commercial process, the salt crystals will be subject to significant mechanical stresses that will cause them to attrit. The attrited powder will be elutriated from the bed and collected by filters. The focus of this work has been to evaluate the effect of salt on catalyst activity as well as its attrition resistance. Thus far, there is little evidence of salt crystallization or migration to the interior of the catalyst particles—after more than 1 day of continuous operation, catalyst activity remained unchanged. Tests on a standard air jet mill suggest that the mechanical stresses typical of a fluidized bed will be sufficient to attrit the salt and thus minimize its accumulation in the reactor with time.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,680

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,312
Écart entre enseignants0,270 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations42
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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